J'ai testé 6 des meilleures alternatives à Labelf en 2025 (voici ce que j'ai trouvé)

Après avoir passé quelques semaines plongé dans différents outils de NLP, j'ai quelques notes à partager. Plus précisément, je cherchais les meilleures alternatives à Labelf disponibles en 2025.

Labelf AI est une plateforme low-code solide pour créer vos propres modèles de classification de texte. Mais que faire si ce n'est pas exactement ce dont vous avez besoin ? Peut-être recherchez-vous des fonctionnalités différentes, de meilleures connexions avec votre logiciel de support, ou simplement un chemin plus rapide pour mettre en place une IA sans avoir à construire un modèle vous-même. Si cela vous semble familier, cette liste devrait vous aider. J'ai décomposé six principales alternatives, chacune avec ses propres atouts, pour vous aider à déterminer ce qui fonctionne pour votre équipe.

Qu'est-ce que la classification de texte et les plateformes d'IA sans code ?

En gros, les plateformes de classification de texte apprennent à un ordinateur à lire et trier le texte. Imaginez que vous avez une pile géante et désordonnée d'emails clients. Ces outils vous aident à les trier en piles bien rangées comme "Rapports de bugs", "Demandes de fonctionnalités" ou "Questions de facturation". Ce processus de tri s'appelle l'étiquetage des données, et c'est ainsi que vous commencez à entraîner un modèle d'IA personnalisé.

La partie "sans code" signifie simplement que ces plateformes sont conçues pour les gens ordinaires, pas seulement pour les data scientists, avec des interfaces simples pour étiqueter les données et entraîner un modèle. Mais il y a une grande différence à garder à l'esprit : certains outils vous donnent la boîte à outils pour construire une IA à partir de zéro, tandis que d'autres vous fournissent une application d'IA prête à l'emploi. C'est la différence entre être l'architecte et simplement emménager dans la maison.

Ce que j'ai recherché dans ces alternatives à Labelf

Pour établir cette liste, je ne me suis pas contenté de cocher des cases sur une liste de fonctionnalités. Je me suis concentré sur ce qui compte réellement pour une entreprise. Je voulais savoir à quelle vitesse une équipe sans data scientist pouvait être opérationnelle. J'ai également vérifié que chaque outil était vraiment bon pour gérer le texte, des tickets de support aux documents internes.

Un point important pour moi était la rapidité avec laquelle vous pouviez voir un véritable retour, combien de temps cela prend-il pour passer de la configuration à une IA qui aide réellement ? Et enfin, j'ai examiné comment ils s'intègrent bien avec le logiciel que vous utilisez déjà, comme votre helpdesk ou votre base de connaissances.

Les meilleures alternatives à Labelf en un coup d'œil

Outil	Meilleur pour	Fonctionnalité clé	Modèle de tarification
eesel AI	Automatisation du support client	S'entraîne automatiquement sur les tickets passés pour créer un agent autonome	Tarif mensuel fixe (pas de coûts par résolution)
MonkeyLearn	Analyse de texte générale	Modèles préconstruits et un constructeur de modèles sans code	Plans personnalisés
Lang.ai	Étiquetage et routage des tickets CX	Détection de sujets alimentée par l'IA pour les flux de travail de support	Plans personnalisés
Label Studio	Projets d'étiquetage de données DIY	Interface d'annotation open-source et hautement configurable	Gratuit (Open Source) / Plan Entreprise
Snorkel AI	Équipes de data science d'entreprise	Étiquetage programmatique des données pour des ensembles de données à grande échelle	Plans d'entreprise personnalisés
DeepOpinion	Flux de travail axés sur les documents	Automatisation sans code pour le traitement des factures, formulaires, etc.	Plans personnalisés

Un examen plus approfondi des 6 meilleures alternatives à Labelf

Voici une analyse de chaque plateforme, y compris ce que j'ai aimé, ce qu'il faut considérer, et pour qui elle est vraiment destinée.

1. eesel AI : Une alternative à Labelf axée sur la solution

Alors que la plupart des outils de cette liste vous donnent les pièces pour construire un modèle d'IA, eesel AI est différent, il vous donne un agent IA prêt à l'emploi. Il est conçu pour les équipes qui veulent le résultat (résolution automatisée des tickets, réponses instantanées) sans passer des mois à étiqueter des données et à entraîner un modèle à partir de zéro. Vous le connectez simplement à votre helpdesk et à vos sources de connaissances, il apprend de vos conversations passées par lui-même, et vous pouvez l'avoir en ligne en quelques minutes.

Ce que j'ai aimé : C'est incroyablement sans intervention. Vous pouvez sérieusement passer de l'inscription à un agent IA fonctionnel en environ 10 minutes, sans appel commercial requis. Il apprend automatiquement de toutes vos connaissances existantes, des tickets passés, des centres d'aide, des Google Docs, et de Confluence, donc ses réponses sont réellement précises et pertinentes. Ma partie préférée est la simulation sans risque ; vous pouvez tester l'IA sur vos anciens tickets pour voir exactement comment elle aurait performé et calculer votre ROI avant qu'elle ne parle jamais à un vrai client. Vous avez également un contrôle total sur les tickets que l'IA gère et ce qu'elle peut faire.

Ce qu'il faut considérer : Il est très axé sur le service client, ITSM, et le support interne. Si vous cherchez un outil polyvalent pour construire des modèles NLP aléatoires pour d'autres choses, ce n'est pas ça.

Tarification : À partir de 299 $/mois pour le plan Équipe, avec une tarification prévisible et transparente qui ne vous facture pas par résolution.

2. MonkeyLearn : Une alternative à Labelf polyvalente pour l'analyse de texte

MonkeyLearn est une plateforme d'analyse de texte sans code vraiment polyvalente. Elle vous permet de construire vos propres modèles d'apprentissage automatique pour des tâches comme déterminer le sentiment des clients, classer des sujets, ou extraire des mots-clés. C'est une option solide si votre équipe a plusieurs projets d'analyse de texte différents et pas seulement un objectif spécifique.

Ce que j'ai aimé : L'interface est propre et facile à comprendre, même si vous êtes nouveau dans ce domaine. Ils ont également une bibliothèque de modèles préconstruits qui peut vous donner un coup de pouce. Elle se connecte bien avec des outils comme Google Sheets, Zapier, et Zendesk.

Ce qu'il faut considérer : Vous devez toujours faire le travail de collecte, de nettoyage, et d'étiquetage manuel des données pour entraîner vos modèles. Cela ressemble plus à une boîte à outils pour divers travaux plutôt qu'à une solution complète pour un problème spécifique comme l'automatisation du support.

Tarification : Vous devrez les contacter pour une tarification personnalisée.

3. Lang.ai : Une alternative à Labelf pour l'automatisation CX

Lang.ai est un autre acteur fort dans le monde du support client. C'est une plateforme d'IA sans code qui vous aide à extraire des insights des conversations de support et à automatiser des parties de votre flux de travail. Sa véritable force réside dans le fait de taguer et de router les tickets avec précision en fonction de ce que le client veut, ce qui peut économiser beaucoup d'efforts manuels aux agents.

Ce que j'ai aimé : Elle a des intégrations étroites avec de grands helpdesks comme Zendesk et Salesforce. Elle est vraiment bonne pour ajouter automatiquement des tags aux nouveaux tickets, ce qui aide beaucoup avec le routage et l'analyse. Elle vous aide à voir le "pourquoi" derrière les raisons pour lesquelles les clients vous contactent.

Ce qu'il faut considérer : Elle est plus orientée vers l'aide aux agents en taguant et en routant les tickets, plutôt que d'être un agent entièrement autonome qui clôture les tickets par lui-même. La configuration peut également être un peu plus de travail qu'un outil plug-and-play.

Tarification : Non listée publiquement ; vous devez réserver une démo.

4. Label Studio : Une alternative à Labelf open-source

Pour les équipes avec des développeurs qui veulent un contrôle total, Label Studio est un excellent choix. C'est un outil open-source populaire pour l'étiquetage des données qui est incroyablement flexible et fonctionne avec toutes sortes de données, y compris le texte. Pensez-y comme l'ultime alternative DIY ; il vous donne un cadre solide pour gérer la partie étiquetage de votre projet d'IA.

Ce que j'ai aimé : C'est gratuit et open-source, ce qui signifie que vous pouvez faire à peu près tout ce que vous voulez avec. L'interface est super flexible, donc vous pouvez la configurer pour même les tâches d'étiquetage les plus compliquées. De plus, elle a une grande communauté derrière elle.

Ce qu'il faut considérer : C'est un projet DIY complet. Vous devez l'héberger vous-même et avoir les compétences techniques pour le configurer et le maintenir en fonctionnement. Et rappelez-vous, il ne fait que la partie étiquetage. Vous êtes toujours responsable de la construction, de l'entraînement, et du déploiement du modèle réel, ce qui est un énorme travail.

Tarification : Gratuit. Ils ont également une version Entreprise payante avec plus de fonctionnalités et de support.

5. Snorkel AI : Une alternative à Labelf de niveau entreprise

Snorkel AI a une approche unique de l'étiquetage des données. Au lieu de faire étiqueter manuellement tout par des personnes, il utilise l'étiquetage programmatique, où les data scientists écrivent du code pour étiqueter automatiquement d'énormes ensembles de données. C'est une plateforme sérieusement puissante pour les équipes d'entreprise qui construisent des applications d'IA avancées sur leurs propres données.

Ce que j'ai aimé : Il peut étiqueter d'énormes ensembles de données incroyablement rapidement. Cela permet aux équipes de construire des modèles d'IA vraiment complexes et précis. Il est définitivement conçu pour un travail d'IA sérieux et à grande échelle.

Ce qu'il faut considérer : La courbe d'apprentissage est raide. Il est conçu pour les data scientists et les ingénieurs ML, pas pour votre équipe commerciale moyenne. Ce n'est pas un outil low-code que vous pouvez simplement prendre et utiliser pour une tâche simple.

Tarification : Disponible via des plans d'entreprise personnalisés.

6. DeepOpinion : Une alternative à Labelf pour l'automatisation des documents

DeepOpinion est une plateforme d'IA sans code conçue pour automatiser les flux de travail qui traitent beaucoup de texte et de documents. Elle est excellente pour des tâches comme extraire des informations des factures, trier des contrats, ou traiter des formulaires. Si votre principal casse-tête est de gérer des documents structurés plutôt que du texte conversationnel, DeepOpinion vaut le coup d'œil.

Ce que j'ai aimé : Elle est vraiment forte en matière de traitement de documents et d'extraction de données. L'interface sans code permet aux utilisateurs commerciaux d'entraîner des modèles pour des types de documents spécifiques sans avoir besoin de coder. C'est excellent pour se débarrasser du travail répétitif de back-office.

Ce qu'il faut considérer : Elle n'est pas vraiment conçue pour l'IA conversationnelle, comme les chatbots de support ou l'automatisation des tickets. Son principal atout est les processus internes, pas tellement les interactions orientées client.

Tarification : Non disponible publiquement ; vous devez contacter leur équipe commerciale.

Alors, comment choisir la bonne alternative à Labelf ?

Le meilleur outil dépend vraiment de votre objectif. Vous devez vous poser une question : "Est-ce que j'essaie de construire un modèle d'IA personnalisé, ou est-ce que j'essaie de résoudre un problème commercial ?"

Si vous êtes dans une équipe de data science et avez besoin d'un contrôle total pour construire un modèle à partir de zéro, quelque chose d'open-source comme Label Studio ou un outil d'entreprise comme Snorkel AI a du sens. Si vous êtes une équipe commerciale qui a besoin d'une boîte à outils flexible pour différents projets de texte, MonkeyLearn trouve un bon équilibre.

Mais si vous êtes dans une équipe de support ou IT, et que votre principal objectif est de réduire les tickets et de rendre les choses plus efficaces maintenant, vous n'avez pas vraiment besoin d'un kit de construction de modèles. Vous avez besoin d'une solution qui fonctionne dès la sortie de la boîte. C'est là qu'un outil comme eesel AI se démarque vraiment. Il saute tout le processus de construction manuelle et vous donne simplement un agent IA fonctionnel qui apprend de vos données existantes.

Le moyen le plus rapide d'obtenir un support automatisé avec les alternatives à Labelf

Alors que Labelf et de nombreux outils de cette liste vous donnent les matières premières pour construire une IA, ils vous laissent le travail difficile : étiqueter des tonnes de données, entraîner un modèle, et le brancher à vos systèmes. Tout ce processus peut prendre des mois et nécessite généralement quelqu'un avec des compétences très spécifiques.

Pour les équipes qui veulent juste des résultats, il y a un moyen plus direct. Au lieu de construire à partir de zéro, vous pouvez utiliser une solution déjà conçue pour faire le travail. eesel AI a été conçu exactement pour cela. Il prend toutes les connaissances que vous avez déjà, dans les tickets de support passés, votre centre d'aide, vos documents internes, et les transforme en un agent IA qui peut résoudre des problèmes et répondre à des questions, libérant ainsi votre équipe pour des tâches plus importantes.

Si vous êtes curieux de voir à quelle vitesse vous pouvez obtenir une IA fonctionnant pour votre entreprise, vous pouvez essayer eesel AI gratuitement et le voir par vous-même en quelques minutes.